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GCRI · バイオテクノロジーとバイオセキュリティ

バイオテクノロジーとバイオセキュリティのための農業・土壌・食品科学

How agricultural, soil and food science is applied in Biotechnology and Biosecurity. Agricultural science studies crop and livestock production, soil processes and food システム. It explains how weather, pests, soil degradation and markets combine to affect yields and food availability.

01登録

Agricultural, soil and food science for biotechnology and biosecurity on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法農学、土壌科学、食品科学
  2. スチュワードFood Nexus
  3. 適用先バイオテクノロジーとバイオセキュリティ
  4. チェック検証
  5. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What agricultural, soil and food science does here.

Agricultural science studies crop and livestock production, soil processes and food システム. It explains how weather, pests, soil degradation and markets combine to affect yields and food availability. In health and biosecurity and food and agriculture, agricultural assessment supports 早期警報 of food shortages, crop insurance design and adaptation planning. It connects climate, water and trade risks to nutrition and price stability. The canonical description is on STEM Commons.

  1. 01

    Methods used here

    crop growth simulation; soil fertility and erosion assessment; field trials; pest and disease surveillance; yield gap analysis; food supply chain analysis.

  2. 02

    検証

    Crop models are compared with observed yields across sites and seasons. Replicated field trials and multi-model intercomparisons test robustness.

03地理

西アフリカの環境のエクスポージャー。

Crop greenness, daytime surface heat, population density and land cover over West Africa, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 4

このページの環境曝露

このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星による緑度指数で、作物と牧草地の状態の指標です。収量の推定値でも食料安全保障の警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による取得、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の大気全層にわたるヘイズ、煙、ダストの衛星観測値で、エクスポージャーの指標です。地表の PM2.5 でも大気質指数でも健康警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新の 8 日間)
出典
MODIS Aqua GPP(MYD17)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星駆動モデル、GIBS が公開する最新の 8 日間
ビルド時点で最新
2026-09-30
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示期間の 8 日間に植物が取り込んだ炭素のモデル推定値で、成長の指標です。収穫量や生産量ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

環境のエクスポージャー、西アフリカを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • MODIS と VIIRS の大気プロダクト、NASA LANCE と LAADS DAAC。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 14 のソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 植生の緑度(NDVI)、移動 8 日:MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • エアロゾル光学的厚さ、日次:VIIRS NOAA-20 Deep Blue AOD、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • 総一次生産、8 日合計:MODIS Aqua GPP(MYD17)、NASA LP DAAC · 2026 年 9 月 30 日

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by agricultural, soil and food science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Experimental field stations入力観測
Soil surveys and laboratory analysis入力観測
Agricultural census and yield statistics入力観測
Satellite vegetation indices入力観測
Weather station networks入力観測
05監視

Field sampling.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Field sampling

Biotechnology and biosecurity · Agricultural, soil and food · Run R-6271

Three sites overdueGCRI・バイオテクノロジーとバイオセキュリティ

Sampling sites

red: result above guideline

円の大きさ:エクスポージャー額 · 例N

Latest results

S-46Staff9.99上
S-47監督8.56下
S-59Incidents6.95近い
S-57Diagnostic11.86下

Trend at selected site

Field sampling: the screen’s structure, terms and states for Biotechnology and biosecurity.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Crop models are compared with observed yields across sites and seasons. Replicated field trials and multi-model intercomparisons test robustness.

Models often omit management practices, pests and extreme events that drive actual losses. Smallholder systems are underrepresented in data.

07シミュレーター

場所のネットワーク上の SEIR。

1 か所で始まった流行は、人々が他の場所でもつ接触の割合に応じてスモールワールド・ネットワークを通じて広がります。再生して、到達の順序と、対策のタイミングがピークをどう動かすかを見てください。明示された例示値を使う教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図は西アフリカを示していますが、モデル自体は特定の場所に結び付いていません。

管理策

基本再生産数 R0
2.5
潜伏期間
3.0 days
感染期間
5.0 days
他の場所での接触の割合
8%
ネットワーク内の場所
24
対策の開始日
40
対策による接触の減少
40%
シミュレーション日数
240 days

読み取り値

新規感染のピーク
5.20 per 1,000 a day
ピークの日
160
これまでに感染した割合
57%
到達した場所
100%
対策下の再生産数
1.50
数値、手法、出典
日1,000 人当たりの新規感染累積感染(%)
00.000.0
170.020.0
340.170.1
510.520.8
681.032.1
851.774.5
1022.718.3
1193.7413.8
1364.6221.0
1535.1529.4
1705.0538.2
1874.1746.1
2042.7752.0
2211.4955.5
2380.6957.2

手法

  1. SEIR コンパートメント Kermack と McKendrick(1927)、Proc. R. Soc. A 115
  2. 移動によるメタ個体群の結合 Balcan and others (2009), PNAS 106
  3. スモールワールド・ネットワーク Watts and Strogatz (1998), Nature 393
  4. 感染症のモデリング Keeling and Rohani (2008), Princeton University Press
  5. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  6. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 都市 Natural Earth
  • 空港 Natural Earth
  • 主要道路 Natural Earth
場所のネットワーク上の SEIR。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:SEIR コンパートメント(Kermack and McKendrick (1927)、Proc. R. Soc. A 115)、移動によるメタ個体群結合(Balcan and others (2009)、PNAS 106)、スモールワールド・ネットワーク(Watts and Strogatz (1998)、Nature 393)。
09ツインとカスケードのシミュレーター

Build the system model. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 生物学的ハザードの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-H41 Hazard family: Animal-to-human spillover (NHS-1 health.zoonotic)
  • NRS-H44 ハザード・ファミリー:植物の病害虫(NHS-1 health.plant-health)
  • NRS-H43 ハザード・ファミリー:家畜・養殖の動物疫病(NHS-1 health.animal-health)
  • NRS-H35 ハザード分類:空気感染と呼吸器感染症(NHS-1 health.respiratory)
  • NRS-H40 ハザード分類:血液媒介・性感染症(NHS-1 health.bloodborne)
  • NRS-H60 ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)

観測

  • WHO Disease Outbreak News (listed for reference)
  • WAHIS animal health events (listed for reference)
  • GBIF occurrence API and downloads (listed for reference)
  • 国際保健規則 capacity and health emergency preparedness
  • Proportion of countries adopting relevant national legislation and adequately resourcing the prevention or control of invasive alien species

例示の地理

  • West Africa: 59 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

Food Nexus stewards agricultural, soil and food science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11部門の特徴

The sector signature of agricultural, soil and food science for biotechnology and biosecurity.

The sectors agricultural, soil and food science for biotechnology and biosecurity touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

食料とそのパートナー

食料は健康に栄養(0.7)を、生物多様性に土地転換(0.6)を、水に取水と流出(0.3)をもたらします。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.46 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Food → Biodiversity ・土地転換0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Water → Biodiversity ・環境流量0.6
  • Food → Health ・栄養0.7
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13手法とエビデンス

The model, the data and the uncertainty.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

不確実性の幅

How far the outlook for agricultural, soil and food science for biotechnology and biosecurity could spread, shown as ranges rather than a single line.

現在+5+10+15+20+25+30 y高低可能性が非常に高い範囲可能性が高い範囲
中央推定値
アンサンブルの中央値
範囲
IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
アンサンブル
メンバー、シナリオ、初期条件を明示
あわせて読む
各入力に対する結果の感度
指標スケール上の説明用アンサンブルの広がりで、形式は IPCC の不確実性ガイダンスに従っています。予測ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
14質問

質問と回答。

What are the limits of agricultural, soil and food science in this field?
Models often omit management practices, pests and extreme events that drive actual losses. Smallholder systems are underrepresented in data.
結果はどのように確認されますか?
Crop models are compared with observed yields across sites and seasons. Replicated field trials and multi-model intercomparisons test robustness.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIバイオテクノロジーとバイオセキュリティ指数関数的テクノロジーエビデンス・ブリーフ
バイオテクノロジーとバイオセキュリティ

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